极化雷达导引头干扰技术研究

顾天一，唐 莽，陈 飞，王 卫，梁 斌，徐大钊

（中国航天科工集团8511 研究所，江苏 南京 210007）

0 引言

导弹是现代战场中进行精确打击的“杀手锏”武器之一，导引头作为导弹的“眼睛”发挥了重要的制导与目标识别作用，是对抗方首要的干扰对象。当前，雷达导引头主要是固定单一极化体制，有源干扰相应的也会选择斜极化或圆极化等固定极化干扰，以部分功率损耗为代价实现对导引头的有效干扰。对雷达导引头进行极化改造可提升其抗干扰能力，极化雷达导引头能精确获取目标的极化信息，利用干扰和真实目标在极化特征上的差异实现鉴别，能有效对抗固定极化有源干扰、杂波干扰等。相应的，为有效对抗极化雷达导引头，干扰也从时频空域延伸到极化域，变极化干扰应运而生。变极化干扰的本质是对干扰信号在极化域上进行调制，与固定极化干扰最大的区别是，变极化干扰可以根据实际需求，以针对性的变化策略对抗极化雷达导引头，是未来干扰技术发展的重要趋势。本文以极化雷达导引头为研究对象，通过对常见固定极化干扰、随机极化干扰的作用机理和优缺点分析研究，提出了目标模拟随机极化干扰和自适应极化干扰，并开展了分析和研究。

1 极化雷达导引头工作原理

极化雷达导引头采用轮流发射一对极化状态正交的电磁波，且双极化同时接收的方式，匹配滤波后可以得出4 路信号，这4 路信号可形成目标的极化散射矩阵，如图 1 所示。

图1 极化雷达导引头的4 路信号

极化散射矩阵描述了入射波和目标之间的相互作用，它包含了目标在特定姿态和观测频率下的全部极化散射信息。极化散射矩阵把散射场E各分量和入射场E各分量联系起来，用Jones 矢量可表示为：

当导引头距离目标足够远时，则到达目标处的入射波和到达接收处的散射波可看成平面波。因此，是一个二阶矩阵，选择水平垂直极化基（后文简称、极化）可表示为：

式中，第一个下标字母表示接收极化，第二个下标字母表示发射极化。如果目标是线性散射体，那么由互易性定理可得，任意目标的单站（后向）散射矩阵是对称的，即s=s。

由图2 可知，极化雷达导引头处理目标回波时，当其4 个接收通道的分量与目标有较大差异，则能利用极化特征进行干扰鉴别。

图2 目标与干扰识别示意图

2 极化干扰技术分析

2.1 固定极化干扰

固定极化干扰是干扰辐射信号的极化形式不随时间和频率变化的干扰方式。表1 是典型固定极化的干扰对不同接收极化雷达导引头干扰时的极化匹配系数。

表1 极化匹配系数

在实际工程应用中一般采取45°斜极化干扰，以一定的功率损耗，换取对极化雷达导引头的稳定干扰。因此，一般采用大功率的压制干扰，在极化雷达导引头进行滤波处理后，仍会使得4 路接收通道中目标信号被干扰信号覆盖，或增大极化雷达导引头处理后的极化散射矩阵误差，降低正确识别跟踪目标的概率。但是，固定极化干扰的缺点是干扰信号的极化形式保持不变，极化雷达导引头积累识别后，可以通过调整发射信号的极化分量，对其进行最大程度的对抗。

2.2 随机极化干扰

现有极化雷达导引头一般在脉冲积累、处理后，可对干扰的极化形式进行鉴别，可通过调整发射信号的极化与其正交来抑制干扰。针对其需要脉冲积累以判别干扰极化形式的特点，可以采用随机极化干扰进行对抗。

随机极化干扰主要是通过随机调整2 路干扰信号的幅度和相位，使得干扰信号极化形式呈现随机变化的情况。当随机极化干扰以小于极化雷达导引头脉冲积累周期的时间进行随机的极化变换时，可影响极化雷达导引头的脉冲积累流程，使导引头无法较准确地判断识别出干扰信号极化形式，作用过程的时序图如图3 所示。

图3 随机极化干扰时序图

随机极化干扰的Jones 矢量表示为：

式中，为干扰信号的幅度绝对值，γ()为极化幅角，φ()为极化相角。

此时，导引头接收机输入端干扰信号以电压方程可表示为：

式中，h为极化雷达导引头接收天线极化形式；γ和φ分别为接收天线的极化幅角与极化相角，考虑到干扰机与雷达导引头通常处于相向坐标系，故极化相角取负号。

为刻画因为天线之间极化形式失配而造成的信号损失的程度，采用极化匹配系数来衡量，极化匹配系数表示为：

式中，p（）为当前时刻实际接收的干扰功率；p（）为极化完全匹配时被接收的功率。

随机极化干扰信号的极化幅角γ()和极化相角φ()在每个不同的脉冲积累周期里都为随机数。图4 为随机极化干扰针对不同极化的接收天线的极化匹配系数。

图4 随机极化干扰的极化匹配系数

根据图4 可知，当极化幅角和极化相角服从均匀分布的随机数时，有半数样本的极化匹配系数大于0.5，且均值也约为0.5。由此可知，随机极化干扰可对极化雷达导引头脉冲积累的过程进行破坏，即使导引头积累识别后发现了受到干扰，但也无法通过调整极化分量来对抗，保证了一定的干扰成功率。但是，由于目标回波的RCS 受照射极化的影响，存在一个起伏的区间，随着目标姿态的改变，其回波的RCS 也呈现规律性的变化。而随机极化干扰的信号在时域上呈现出的是随机变化，极化雷达导引头可以通过分析2组或多组积累脉冲之间的平均极化分量变化趋势来识别目标和干扰。

2.3 目标模拟随机极化干扰

传统的干扰与真实目标回波的极化特征存在较大差异，极化雷达导引头在提取回波信号的极化散射矩阵后可以辨别。因此，在随机极化干扰的基础上加载被保护目标的极化散射矩阵，可模拟目标的极化散射特性，降低了由于极化不匹配而造成的干扰信号能量损失。

这种干扰技术要求干扰机配备被保护目标的极化散射矩阵数据库，输入极化雷达导引头信号的相关特征（如观测角、频率等）时，数据库可输出对应的极化散射矩阵，并将其加载到干扰信号中，实现目标极化散射特性模拟的随机极化干扰。原理框图如图5 所示，图中省略了信号处理部分。

图5 极化散射矩阵加载示意图

随机极化干扰的极化形式提取为：

在加载特定观测条件下目标的极化散射矩阵后，干扰信号的极化形式变为:

此时，极化匹配系数为：

面对水平极化的导引头信号，对目标模拟随机极化干扰和随机极化干扰的极化匹配系数进行仿真计算，如图6 所示。

图6 极化匹配系数对比

若以极化匹配系数大于0.5 的次数比上总次数作为平均干扰有效概率，则：

计算可知，随机极化干扰的平均干扰有效概率为53.28%，目标模拟随机极化干扰的平均干扰有效概率为57.82%，干扰有效概率在一定程度上提升，且目标模拟随机极化干扰的极化匹配系数均值相较于随机极化干扰提升近20%。从统计的结果可知，目标模拟随机极化干扰有更大概率以较高的极化匹配系数，与目标回波信号一同进入极化雷达导引头的接收机，会获得更好的干扰效果。

综上所述，目标模拟随机极化干扰使得极化匹配系数的均值有所提高。即使极化雷达导引头后续可改进目标识别的算法策略，通过分析2 组积累脉冲之间的平均极化分量变化趋势来识别目标和干扰，目标模拟随机极化干扰会因为模拟了目标回波的极化特征，其信号也能呈现同样的起伏规律，使得极化雷达导引头无法辨别，干扰效果更佳。

2.4 自适应极化干扰

从作用原理上而言，目标模拟随机极化干扰是在完全不清楚导引头信号极化形式的情况下，对随机极化干扰进行了目标极化散射矩阵的加载，具有一定的干扰效果，但不够稳定。未来极化干扰的发展趋势是通过对极化雷达导引头的信号进行及时、精确的极化测量，再在导引头信号的基础上调制生成相应极化分量的干扰信号，可提高对极化雷达导引头的干扰成功率。

图7 为自适应极化干扰样机原理框图，干扰机结构包括2 路正交极化天线、2 路接收通道、2 路发射通道、极化调制模块和信号处理模块。干扰机为收发分时工作模式，具体工作时，首先接收导引头信号后分为两路信号，其中一路信号进行幅度比和相位差的测量，获得导引头信号的极化形式；另一路信号经前端处理后，送入信号处理器进行时延、幅度和相位等调制，以产生“时频空能”域的假目标。随后，输出信号经过调制、上变频，完成极化域的调制后，经2 路正交极化天线向导引头发射。

图7 自适应极化干扰样机原理框图

虽然从原理上自适应极化干扰可以使极化雷达导引头的极化抗干扰措施失效。但由于当前极化精确、实时测量技术的发展相对落后，自适应极化干扰的工程实现难度较大，待未来微波器件的工艺水平和干扰机信号处理能力进一步发展后，自适应极化干扰将会是对抗极化雷达导引头的重要方式之一。

3 结束语

极化雷达导引头能够通过2路正交极化通道发射和接收回波信号提取目标和干扰的极化散射矩阵，根据两者极化散射矩阵的差异进行判别，具有很强的抗干扰能力。本文以极化雷达导引头为研究对象，分析了4 种极化干扰方式的可行性和优缺点。自适应极化干扰因为精确测量了导引头发射信号的极化分量，使极化雷达导引头丧失了极化域抗干扰的优势，所以可实现对极化雷达导引头的有效干扰，但缺点是干扰设备的研制成本高，质量、体积较大，且极化测量精准度、测量时间受器件工艺水平影响大，核心技术需要进一步研究与攻关。目标模拟随机极化干扰既模拟了目标的极化域特征，又无需对导引头信号进行精确的极化测量，易于工程应用，是当前应当大力发展的极化干扰方式。